基于几乎周期时变AR模型的故障早期预报

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针对旋转机械振动信号具有循环平稳性的特点,提出一种基于几乎周期时变AR模型的故障早期预报方法,推导了基于循环统计量的辨识算法,其具有抑制加性平稳噪声的优点;并利用该模型对转子早期碰摩试验数据进行了分析,首先根据正常状态数据辨识模型参数,然后对故障状态时的残差信号进行峭度分析,结果表明该方法可以检测早期故障并预报未知故障.
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